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MQLからSQLのコンバージョン:案件化しない要因を掘り下げておこう

Demand Generationの役割を担うB2Bマーケターにとって、MQLからSQLへの変換率、コンバージョン率を改善することが重要です。多くのB2Bマーケターは、SQLの件数、金額を部門KGIとしているのではないでしょうか。部門KGIがSQLからの受注金額である場合も、まずはSQL化が必要です。変換率を上げる方法として、うまくコンバージョンできた理由を把握してそれを伸ばす方法と、一方で、コンバージョンしない理由を分析し対策していくアプローチがありますが、今回は後者について解説します。
 

■MQLからSQLのコンバージョン:案件化しない要因の掘り下げ

 
まずは結論ですが、過去の経験で考えられる、案件化しない要因の掘り下げパターンです。
 
PDFファイルへのリンクは こちら
 
 
掘り下げパターンの幅出しの方法として、営業へのヒアリング、またはSFAベンダー等のナレッジ活用の2つがあるかと思います。
営業にざっくりヒアリングする定性的な情報は取れるのですが、定量的ではないです。また、ヒアリングする営業により言うことが異なったりしますので、全体感が確認しづらいです。その為、リード管理のプロセスの中でSQLコンバージョンの拒否理由(RejectionReason)を収集し、それを中期的に溜め込むことでビッグデータ、定量化しておく必要があります。後者のSFAベンダー等のナレッジ活用について、SFAベンダー及び導入コンサルがテンプレート化しているかと思いますので、いくつかのベンダーの情報をインプットとして、自社としてのRejectionの選択肢を整理するのが一般的かと思います。SFA未導入の場合、Youtube等でSFAベンダーのリード管理、レポーティング機能を閲覧すれば、なんとなくのパターンは掴めるかと思います。
 
拒否理由の設定について、一点補足すると、できれば、MQLへのConnect率を可視化、さらにConnectできたMQLの拒否理由を2段で取るようにすると良いです。といいますはConnect状況を可視化しないと、MQL引き渡しから営業フォローまでのタイムラグを可視化できなかったりしますし、営業フォローが停滞しているMQLや担当営業の可視化、さらには催促といったセミリアルタイムでのアクションが取りにくいからです。MQLが生成された日、MQLの拒否・承諾の日が取得できれば、MQLフォローのリードタイムの可視化ができます。
 
最後に、マーケティング施策について、イベント、ウェビナー、オンラインコンテンツシンジケーション、外部セミナー、テレマーケティングといったカテゴリーごとにMQLのRejectionの比率、傾向も異なりますので、個々のキャンペーンだけでなく、これらをキャンペーンタイプ毎にまとめて分析できるようにすることも必要です。
 
まとめると、拒否理由に関するフィードバックをリスト選択で設定し、営業からのフィードバックを定量的に取れるようにしましょう。これで自社の癖が見えてくるかと思います。
 

■次に、要因の掘り下げに終わらず、対策を考える

 
営業とマーケティングの間にある壁の問題として、リードの質が悪い、営業のフォローアップの質が悪いという話がありますが、このような他責志向では改善に取り組むことは難しいでしょう。ですので、各原因に対してマーケティング部門としての対策は考えましょう。
 
例えば、リードの質は、リードの静的な質、動的な質に分けられます。購買ポテンシャルすらない顧客は静的な質で問題がありますので、そもそも、GTMで狙うべきセグメントを再考する、またはセグメント含有率の高いマーケティング施策の比重を高める、さらにはMQL化の要件(静的なプロファイル)の厳格化を行うといったことが考えられます。
 
要因掘り上げと対策を考える場合に重要なのは、ビジネスインパクトに最も影響しているMQL拒否理由や施策を特定することです。拒否率が高いだけでなく、拒否数が多い、MQL創出コストが高いのに拒否数が多い施策といったように、率だけでなく、総数、さらには獲得コストも絡めて考えましょう。また、拒否理由が高い施策があった場合に、その拒否理由を改善するのか、そもそも、そのような施策を停止し他の施策にリソースを回すのか、ゼロベースで考えるのが良いでしょう。特に、マーケティング部門の担当者が機能別組織になっている場合(例:オンラインコンテンツシンジケーション担当、イベント担当、ウェビナー担当と別れている場合)、キャンペーンタイプ内での最適化(といってもこれには限界がある)に終始しがちなので、俯瞰的に施策の見直しを図れる体制を整備しましょう。
 
このようなデータ分析には、SFAのレポーティングツール、BIツールでの可視化が便利です。今後、B2Bマーケティング分析をBIツールで行う座組を検討中(初回はテストマーケティングにて無償の予定)ですので、Twitterでフォローください。